این تخصص جامع، مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی را به شما آموزش می‌دهد که برای موفقیت در حوزه مهندسی داده ضروری هستند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های داده: از جمله پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای (NoSQL) و سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ.
• ساخت و بهینه‌سازی خطوط لوله داده (Data Pipelines): با استفاده از ابزارهای قدرتمند پایتون و فریم‌ورک‌هایی مانند Apache Airflow.
• پردازش داده‌های بزرگ (Big Data): با بهره‌گیری از فناوری‌هایی مانند Apache Spark و Hadoop برای تحلیل و تبدیل مجموعه داده‌های عظیم.
• انجام عملیات ETL/ELT: استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف به مقصد مورد نظر به صورت کارآمد.
• مدیریت و نظارت بر کیفیت داده‌ها: اطمینان از صحت، یکپارچگی و دسترس‌پذیری داده‌ها برای تحلیل و هوش تجاری.
• به‌کارگیری اصول امنیتی و حریم خصوصی داده‌ها: آشنایی با بهترین شیوه‌ها برای حفاظت از اطلاعات حساس.
• حل مسائل پیچیده مهندسی داده: از طریق پروژه‌های عملی و سناریوهای واقعی که در طول دوره با آن‌ها سروکار خواهید داشت.

شرکت در تخصص “مهندسی داده کاربردی پایتون 2024-2” فواید بی‌شماری برای توسعه حرفه‌ای شما به همراه خواهد داشت:

• افزایش چشمگیر فرصت‌های شغلی: با کسب مهارت‌های مورد تقاضا در بازار کار، جایگاه شغلی خود را به عنوان یک مهندس داده تقویت می‌کنید.
• کسب تجربه عملی: دوره بر کاربرد عملی مفاهیم تمرکز دارد و شما را برای چالش‌های واقعی صنعت آماده می‌کند.
• تخصص در پایتون: پایتون یکی از پرکاربردترین زبان‌ها در علم داده و مهندسی داده است و تسلط بر آن، برگ برنده شما خواهد بود.
• تسلط بر ابزارهای استاندارد صنعت: کار با ابزارهایی مانند Spark، Hadoop، Airflow، و پایگاه‌های داده مختلف شما را به یک متخصص همه‌جانبه تبدیل می‌کند.
• درک عمیق از چرخه حیات داده: از جمع‌آوری و ذخیره‌سازی تا پردازش و آماده‌سازی برای تحلیل.
• اعتبار بین‌المللی: تکمیل این تخصص از Coursera، به شما یک گواهی معتبر از دانشگاه‌ها و شرکت‌های پیشرو جهانی اعطا می‌کند که به رزومه شما اعتبار می‌بخشد.
• توانایی کار با داده‌های بزرگ: شما قادر خواهید بود با حجم عظیمی از داده‌ها کار کرده و آن‌ها را به ساختار‌های قابل استفاده تبدیل کنید.

این تخصص برای افرادی با پیش‌زمینه‌های مختلف قابل دسترس است، اما داشتن برخی دانش‌های پایه می‌تواند به شما در مسیر یادگیری کمک شایانی کند:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی پایتون: درک اصول اولیه پایتون، مانند متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع، توصیه می‌شود.
• درک اولیه از مفاهیم پایگاه داده و SQL: آشنایی با کوئری‌های SQL پایه و مفاهیم جدول، کلید اصلی و خارجی مفید خواهد بود.
• علاقه به کار با داده‌ها: شور و اشتیاق برای حل مسائل مربوط به داده و سیستم‌های توزیع‌شده، عامل مهمی در موفقیت شما خواهد بود.

حتی اگر دانش برنامه‌نویسی پایتون یا SQL شما در سطح بالایی نیست، این دوره با پوشش مفاهیم پایه، به شما کمک می‌کند تا به سرعت پیشرفت کنید.

ماژول 1: مقدمه‌ای بر مهندسی داده و اکوسیستم پایتون

این ماژول، سنگ بنای تخصص است و شما را با دنیای مهندسی داده آشنا می‌کند. با مفاهیم کلیدی مهندسی داده، چرخه حیات داده، و نقش آن در سازمان‌ها آشنا خواهید شد. همچنین، مروری بر ابزارهای حیاتی پایتون برای کار با داده‌ها، از جمله کتابخانه‌های Pandas و NumPy، خواهید داشت. یاد می‌گیرید چگونه محیط توسعه خود را برای مهندسی داده آماده کنید و با فرمت‌های رایج ذخیره‌سازی داده مانند CSV و JSON کار کنید.

ماژول 2: پایگاه‌های داده و SQL برای مهندسان داده

داده‌ها در پایگاه‌های داده ذخیره می‌شوند و تسلط بر آن‌ها برای هر مهندس داده‌ای ضروری است. در این ماژول، شما عمیق‌تر به SQL می‌پردازید، از کوئری‌های پیچیده گرفته تا بهینه‌سازی عملکرد. با مفاهیم پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS) مانند PostgreSQL و MySQL آشنا می‌شوید. علاوه بر این، به سراغ پایگاه‌های داده NoSQL مانند MongoDB یا Cassandra می‌روید و کاربردهای هر یک را در سناریوهای مختلف درک می‌کنید. بخش مهمی از این ماژول، نحوه اتصال پایتون به این پایگاه‌های داده و انجام عملیات خواندن/نوشتن داده است.

ماژول 3: ساخت خطوط لوله داده با پایتون

خطوط لوله داده، قلب تپنده سیستم‌های مهندسی داده هستند. در این ماژول، اصول و فنون ETL (Extract, Transform, Load) و ELT (Extract, Load, Transform) را فرا می‌گیرید. با استفاده از پایتون، یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف (مانند APIها، فایل‌ها یا وب‌سایت‌ها از طریق Web Scraping) استخراج کنید، آن‌ها را پاکسازی و تبدیل کنید و سپس در مقاصد نهایی بارگذاری نمایید. همچنین، با ابزارهای خودکارسازی و زمان‌بندی خطوط لوله، مانند Apache Airflow، آشنا می‌شوید تا جریان‌های داده را به صورت خودکار و قابل اعتماد مدیریت کنید.

ماژول 4: بیگ دیتا با Apache Spark و Hadoop

پردازش داده‌های بزرگ، چالش و فرصت بزرگی در دنیای امروز است. این ماژول شما را با اکوسیستم بیگ دیتا و ابزارهای قدرتمند آن آشنا می‌کند. به صورت عملی با Apache Spark و کتابخانه PySpark آن کار خواهید کرد تا با مجموعه داده‌های عظیم به صورت توزیع‌شده سروکار داشته باشید. مفاهیمی مانند RDDs و DataFrames را فرا می‌گیرید و یاد می‌گیرید چگونه عملیات تبدیلی و عملیاتی را روی آن‌ها اعمال کنید. همچنین، مروری بر اکوسیستم Hadoop، از جمله HDFS (سیستم فایل توزیع‌شده Hadoop) و YARN، خواهید داشت و کاربرد آن‌ها را در مقیاس بزرگ درک می‌کنید. بخش‌هایی نیز به پردازش جریان داده (Streaming Data) با Spark Streaming اختصاص داده شده است.

ماژول 5: انبار داده (Data Warehousing) و دریاچه‌های داده (Data Lakes)

این ماژول به معماری‌های پیشرفته‌تر ذخیره‌سازی داده می‌پردازد. شما با اصول طراحی و پیاده‌سازی انبار داده (Data Warehouse) آشنا می‌شوید که برای پشتیبانی از گزارش‌گیری و تحلیل‌های تجاری طراحی شده‌اند. سپس، به مفاهیم دریاچه‌های داده (Data Lakes) می‌پردازید که راهکاری انعطاف‌پذیر برای ذخیره‌سازی حجم عظیمی از داده‌های خام با ساختارهای متنوع هستند. با ابزارهای ابری محبوب در این زمینه، مانند Snowflake و Databricks (که هر دو از Spark استفاده می‌کنند)، آشنا خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه بهترین راهکار را برای نیازهای خاص انتخاب و پیاده‌سازی کنید. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها و مدیریت فراداده (Metadata) نیز از جمله مباحث مهم این بخش است.

ماژول 6: امنیت داده، حریم خصوصی و پروژه‌های عملی

پایان‌بخش این تخصص، تمرکز بر جنبه‌های حیاتی امنیت و حریم خصوصی داده‌ها، و همچنین یک پروژه عملی نهایی (Capstone Project) است. شما با بهترین شیوه‌های امنیت داده، کنترل دسترسی، رمزنگاری و مدیریت هویت آشنا می‌شوید. درک مقررات حریم خصوصی داده‌ها مانند GDPR و HIPAA نیز بخش مهمی از این ماژول است. پروژه نهایی، فرصتی بی‌نظیر برای شماست تا تمام آموخته‌های خود را به صورت عملی به کار بگیرید و یک سیستم مهندسی داده کامل را از ابتدا تا انتها طراحی و پیاده‌سازی کنید. این پروژه به شما کمک می‌کند تا یک پورتفولیو قوی برای ارائه به کارفرمایان آینده خود ایجاد کنید.